机器学习特征选择-逻辑回归RandomizedLogisticRegression
data = pd.read_excel(filename)x = data.iloc[:,:8].as_matrix()y = data.iloc[:,8].as_matrix()from sklearn.linear_model import LogisticRegression as LRfrom sklearn.linear_model import RandomizedLog...
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data = pd.read_excel(filename)
x = data.iloc[:,:8].as_matrix()
y = data.iloc[:,8].as_matrix()
from sklearn.linear_model import LogisticRegression as LR
from sklearn.linear_model import RandomizedLogisticRegression as RLR
rlr = RLR() #建立随机逻辑回归模型，筛选变量
rlr.fit(x, y) #训练模型
rlr.get_support() #获取特征筛选结果，也可以通过.scores_方法获取各个特征的分数
print(u'通过随机逻辑回归模型筛选特征结束。')
print(u'有效特征为：%s' % ','.join(data.columns[rlr.get_support()]))
x = data[data.columns[rlr.get_support()]].as_matrix() #筛选好特征结果是false为不选取，true为需要选取
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